[Leetcode] 593. Valid Square 解题报告

本文介绍了一种算法,用于判断四个给定点是否能构成一个正方形。通过检查点之间的距离和平行条件来验证,考虑所有可能的点顺序。

题目

Given the coordinates of four points in 2D space, return whether the four points could construct a square.

The coordinate (x,y) of a point is represented by an integer array with two integers.

Example:

Input: p1 = [0,0], p2 = [1,1], p3 = [1,0], p4 = [0,1]
Output: True

Note:

  1. All the input integers are in the range [-10000, 10000].
  2. A valid square has four equal sides with positive length and four equal angles (90-degree angles).
  3. Input points have no order.

思路

首先复习一下如何判定一个四边形是正方形:1)两对对边平行且相等的四边形是平行四边形;2)有一个内角为90°的平行四边形是矩形;3)临边相等的矩形是正方形。

具体到这道题目,我们首先判断由p1, p2, p3, p4顺次构成的四边形是否是平行四边形(通过判断两个对边构成的向量是否相等实现),然后判断是否是长方形(通过判断相邻的边构成的两个向量的内积是否为0来实现);最后判断是否是正方形(通过判断相邻边的边长是否相等来实现)。

由于题目中给出的p1, p2, p3, p4是无序的,所以我们需要分别判断(p1, p2, p3, p4), (p1, p2, p4, p3)和(p1, p3, p2, p4)顺次相连是否可以构成正方形。只要有一个可以构成,就返回true。

代码

class Solution {
public:
    bool validSquare(vector<int>& p1, vector<int>& p2, vector<int>& p3, vector<int>& p4) {
        if (isValid(p1, p2, p3, p4)) {  // check whether p1, p2, p3, p4 could form the square
            return true;
        }
        if (isValid(p1, p3, p2, p4)) {  // check whether p1, p3, p2, p4 could form the square
            return true;
        }
        if (isValid(p1, p2, p4, p3)) {  // check whether p1, p2, p4, p3 could form the square
            return true;
        }
        return false;
    }
private:
    int dotProduct(vector<int> &v1, vector<int> &v2) {
        return v1[0] * v2[0] + v1[1] * v2[1];
    }
    int squaredLength(vector<int> &v) {
        return dotProduct(v, v);
    }
    bool isValid(vector<int> &p1, vector<int> &p2, vector<int> &p3, vector<int> &p4) {
        // check whether p1, p2, p3, p4 could form the square
        vector<int> v1 = getVector(p1, p2), v2 = getVector(p4, p3);
        if (v1 != v2) {
            return false;
        }
        v1 = getVector(p1, p4), v2 = getVector(p2, p3);
        if (v1 != v2) {
            return false;
        }
        v2 = getVector(p1, p2);
        int sl1 = squaredLength(v1), sl2 = squaredLength(v2);
        return dotProduct(v1, v2) == 0 && sl1 == sl2 && sl1 > 0;
    }
    vector<int> getVector(vector<int> &p1, vector<int> &p2) {
        return {p2[0] - p1[0], p2[1] - p1[1]};
    }
};
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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